也就是说，如果当前解是通过闭合开关i同时打开开关j产生的，那么所有与打开开关i或者闭合开关j相关的移动都将存入Tabu表中。 但是，随着系统复杂程度的增加，k的取值范围将很大。由于Tabu表需要存放多次迭代的信息，一方面Tabu表的长度将大大增加，每次更新Tabu表时需要移进和移出大量元素；另一方面Tabu表的搜索效率也大大降低。本文认为，对于当前移动tij，Tabu表中只需保存tji即可，因为tji足以包含tjk和tki的所有信息。例如，对于一个移动tmn，如果m等于j或者n等于i，就认为tmn在tji的禁忌范围内。通过这种方式，Tabu表中同样记录了足够的信息，但却避免了上述不足。Tabu表所能存储的最大元素个数称为Tabu表的长度，它对搜索的影响很大。如果Tabu表的长度过长，对搜索过程中的移动限制过多，则可能阻止能产生优良试验解的移动方向；反之，如果Tabu表的长度过短，对移动限制太少，则可能使搜索产生循环，陷入局部最优。
因此，Tabu表的长度对TS很关键，但如何确定其最优值仍是一个有待研究的问题。通常所遵循的原则是：Tabu表的长度随研究问题规模的增大而增大。
3.3释放水平 虽然Tabu表是避免局部最优的有效手段，但它也可能阻止解的进一步优化，这对寻优过程显然是不利的。“释放水平”就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的移动，就算它在Tabu表中，但只要达到了“释放水平”，就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放水平为：当Tabu表中的一个移动作用于当前解，能够产生到目前为止的最优解，则认为该移动达到了“释放水平”。
3.4配网重构问题中TS算法的处理 和其他算法一样，用TS算法求解配网重构问题的关键在于，如何将算法和所要研究的问题结合起来，提高算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法，如果不考虑配网重构问题自身的特点，寻优过程中将产生大量不可行解，极大地影响了计算效率，例如产生的解不满足辐射状结构或者出现了网络孤岛。
因此，有必要从配网重构问题的特点出发，对寻优过程加以控制，避免不可行解的产生。本文采取如下措施
1）初始解取配网的原始结构；
2）只采用交换移动，因为单步移动必然产生孤立节点；
3）进行交换移动时，闭合一开关后 ，只能在所形成的环内打开另一开关。通过以上三个措施，从初始解到各试验解的产生都严格遵循配电网的结构约束，因此，寻优过程中产生的任何解在结构上都是可行的，从而避免了对大量不可行解的判断和处理，节约了计算时间。
4、求解步骤
应用TS算法求解配网重构问题的主要步骤
1）读入原始数据。包括网络参数、Tabu表深度、最大迭代次数Kmax以及每次迭代产生的试验解数目Smax等；
2）产生初始解R0，本文为网络的原始结构。置当前解RC=R0，最优解Ropt=R0.
3）产生试验解。将交换移动tij作用于当前解，产生一试验解。i通过在打开的开关集中随机确定，j则在闭合开关i所形成的环中随机选择。计算相应的潮流及目标函数值，如果有线路容量或者节点电压越限，则重新生成试验解。重复此步骤直至试验解数目达到所要求的数目Smax；
4）更新当前解。在试验解中选择目标值最优的解R*，如果产生该解的移动不在Tabu表中，或者虽然在Tabu表中但已经达到释放水平，则用其更新当前解Rc；如果产生该解的移动在Tabu表中，但没有达到释放水平，则选择次优解，并重复此过程；
5）更新Tabu表。将已实现移动的反向移动存入Tabu表中；
6）更新最优解。如果新当前解的目标值小于最优解的目标值，则用新的当前解更新最优解；
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